(Halb-) Automatisiert Codebooks erstellen

Reproduzierbarkeit und Nachnutzung fördern mit dem codebook Package

Jürgen Schneider

12 February 2023

Vorab


Folien, Übungen, …
bit.ly/codebook-workshop


ein paar Fragen
cbk-wrk.formr.org

Disclaimer

Heutiger Workshop



  • Warum ein Codebook?
    • Reproduzierbarkeit
    • Nachnutzung
    • Eigenschaften eines Codebooks

  • Hands-on

Reproduzierbarkeit

Reproduzierbarkeit vs. Replizierbarkeit



Reproduzierbarkeit und Replizierbarkeit zwischen Disziplinen unterschiedlich verwendet (Barba, 2018)


Reproduzierbarkeit

“obtaining consistent results using the same input data; computational steps, methods, and code; and conditions of analysis” (NAS, 2019, p. 46)

= “computational reproducibility”


Replizierbarkeit

“obtaining consistent results across studies aimed at answering the same scientific question, each of which has obtained its own data” (NAS, 2019, p. 46)

Reproduzierbarkeit

Warum?



  • Prüfen von “scientific claims” (Transparenz Lesende beurteilen selbst)
    • Robustness: Alternative Auswertungen durch Reviewer*innen / Lesende
    • Selective reporting (z. B. erkennbar welche Variablen nicht berichtet wurden)
    • P-hacking (z. B. erkennbar welche Ausprägungen Variablen hatten vor Gruppierung)

  • Fördert auch Replikationen (Errington et al., 2021)

  • Eigene Nachvollziehbarkeit des Datensatzes & der Analysen

Reproduzierbarkeit

Optimierungspotential



Artner et al. (2021): 232 scientific claims aus 46 Zeitschriftenartikel

Nachnutzung

Definition

Archivierung

  • langfristige Speichern von Forschungsdaten typischerweise auf einschlägigen Repositorien
  • nicht primär der Zweck der Nachnutzung (sondern beispielsweise der Transparenz)

Bereitstellung

  • Aufbereitung & Kontextualisierung von Forschungsdaten
  • Speicherung auf Forschungsdatenzentren
  • primär der Zweck der Nachnutzung

Anforderung bei Drittmittel (BMBF, 2021; Commission, 2017; DFG, 2022; DFG, 2015)



Nachnutzung

  • Reanalyse, Replikation, Sekundärdatenanalyse
  • Forschungssynthesen
  • Einsatz in der Lehre

(DGfE, 2017)

Nachnutzung

Warum



  • Ressourcenschonung


  • Analysepotantial oftmals nicht ausgeschöpft


  • Forschungssynthesen (z.B. meta-analytic SEM)

Wie hilft ein Codebook?

FAIR Data herstellen

FAIR Data herstellen

Findable
Accessible
Interoperable
Reusable

FAIR Data herstellen

Findable
F2. Daten werden mit umfangreichen Metadaten beschrieben

“Forscherinnen und Forscher sollten jeden Datensatz sorgfältig und möglichst vollständig mit Metadaten beschreiben.”
Accessible
Interoperable
Reusable
R1. (Meta)Daten sind detailliert beschrieben und enthalten präzise, relevante Attribute

“Eine gute Beschreibung von Daten und Metadaten sorgt dafür, dass die Daten für die zukünftige Forschung wiederverwendet werden können”

(Wilkinson et al., 2016)





TIB-Blog: Rolle der Wissenschaftler*innen(Kraft, 2017)

Codebook

  • Ermöglicht Metadaten
    Erklärt Variablen- und Wertelabels


  • Überblick über Merkmale der Items / Skalen
    Nachvollziehbarkeit der Daten (auch für eigene Arbeitsgruppe)
    Data Cleaning & Qualitätskontrolle (Codierfehler, unerwartete Verteilung, …)


  • nicht zu unterschätzen: Standardisierung

Das codebook package

codebook package

  • stellt R Markdown Template & R-Funktionen bereit
  • exportierbar in HTML, PDF, …
  • Idealerweise in RStudio verwenden







codebook package



Das exportierte Codebook:

  • enthält Metadaten der Daten (Variablenlabels, Wertelabels, Beschreibung, …)


  • enthält Datenzusammenfassungen auf Item- & Skalenebene


  • ist maschinenlesbar (Beispiel)

codebook package

Keine Lust auf R? Es gibt auch ein Web-Interface: codebook.formr.org


codebook package


Automatismus besonders gut mit Datensätzen, die Metadaten beinhalten.







+ {codebook} =

(Arslan, 2019)

(Arslan et al., 2020)

codebook package

R Markdown in aller Kürze

  • R Markdown: R package und Dateiformat, um Dokumente aus R heraus zu generieren
  • Ist die Basis für codebook-Dateien
  • Hauptsächlich durch 3 Elemente aufgebaut

codebook package

R Markdown in aller Kürze

  • R Markdown: R package und Dateiformat, um Dokumente aus R heraus zu generieren
  • Ist die Basis für codebook-Dateien
  • Hauptsächlich durch 3 Elemente aufgebaut

YAML
Definition dokumentübergreifender Eigenschaften

  • Titel, Autor*in, … des Dokuments
  • Welches Outputformat?
  • Welches Theme?
  • Welcher Zitationsstil
  • …

codebook package

R Markdown in aller Kürze

  • R Markdown: R package und Dateiformat, um Dokumente aus R heraus zu generieren
  • Ist die Basis für codebook-Dateien
  • Hauptsächlich durch 3 Elemente aufgebaut

Text/Bilder/Videos/…
Formatierbarer Text

  • Fett/kursiv
  • Einbinden von Links
  • Einbinden von Bildern/Videos
  • …

R Markdown Cheat Sheet (Link)

codebook package

R Markdown in aller Kürze

  • R Markdown: R package und Dateiformat, um Dokumente aus R heraus zu generieren
  • Ist die Basis für codebook-Dateien
  • Hauptsächlich durch 3 Elemente aufgebaut

R Code
R Code in Chunks oder “in line”.

  • Ermöglicht Input von Code
  • Führt Code aus und zeigt Output an
  • Zahlreiche Einstellungsmöglichkeiten, z. B. ob Output angezeigt werden soll
  • Code Chunks durch ```{r} (“backticks”) begonnen und ``` beendet
  • Inline Code durch `r 2+2` ergibt: 4
  • …

Hands on

Wenn fertig mit Aufgabe in Kleingruppen: pollev.com/js123

Arslan, R. C. (2019). How to Automatically Document Data With the codebook Package to Facilitate Data Reuse. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 2(2), 169–187. https://doi.org/10.1177/2515245919838783
Arslan, R. C., Walther, M. P., & Tata, C. S. (2020). Formr: A study framework allowing for automated feedback generation and complex longitudinal experience-sampling studies using R. Behavior Research Methods, 52(1), 376–387. https://doi.org/10.3758/s13428-019-01236-y
Artner, R., Verliefde, T., Steegen, S., Gomes, S., Traets, F., Tuerlinckx, F., & Vanpaemel, W. (2021). The reproducibility of statistical results in psychological research: An investigation using unpublished raw data. Psychological Methods, 26(5), 527–546. https://doi.org/10.1037/met0000365
Barba, L. A. (2018). Terminologies for Reproducible Research (No. arXiv:1802.03311). arXiv. https://arxiv.org/abs/1802.03311
BMBF. (2021). Bekanntmachung. Richtlinie zur Förderung von Projekten zum Thema Nachnutzung und Management von Forschungsdaten an Fachhochschulen. In Bundesministerium für Bildung und Forschung - BMBF. https://www.bmbf.de/bmbf/shareddocs/bekanntmachungen/de/2021/08/2021-08-17-Bekanntmachung-Fachhochschulen.html.
Commission, E. (2017). H2020 Programme. Annotated Model Grant Agreement.
DFG. (2022). Konkretisierung der Anforderungen zum Umgang mit Forschungsdaten in Förderanträgen. Information für die Wissenschaft, 25.
DFG. (2015). Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten.
DGfE. (2017). Stellungnahme der DGfE zur Archivierung, Bereitstellung und Nachnutzung qualitativer Forschungsdaten in der Erziehungswissenschaft.
Errington, T. M., Denis, A., Perfito, N., Iorns, E., & Nosek, B. A. (2021). Challenges for assessing replicability in preclinical cancer biology. eLife, 10, e67995. https://doi.org/10.7554/eLife.67995
Kraft, A. (2017). Die FAIR Data Prinzipien für Forschungsdaten. In TIB-Blog.
NAS (Ed.). (2019). Reproducibility and replicability in science. National Academies Press.
Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, Ij. J., Appleton, G., Axton, M., Baak, A., Blomberg, N., Boiten, J.-W., da Silva Santos, L. B., Bourne, P. E., Bouwman, J., Brookes, A. J., Clark, T., Crosas, M., Dillo, I., Dumon, O., Edmunds, S., Evelo, C. T., Finkers, R., … Mons, B. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3(1), 160018. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18

Credit

Foto title page by Max Harlynking on Unsplash

Comic “Publications and Data” by Auke Herrema, Ms. Gerry, CC-BY

Icons by Font Awesome CC-BY 4.0

Slides & Exercises: bit.ly/codebook-workshop